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Nuevo método para detectar y controlar el cáncer de próstata
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Nuevo método para detectar y controlar el cáncer de próstata

El modelado informático podría conducir a un nuevo método para detectar, controlar el cáncer de próstata.

Una nueva investigación coautorizada por investigadores de la Universidad Brigham Young puede conducir a un sistema más preciso para la detección temprana, el diagnóstico y el tratamiento del cáncer de próstata.

El nuevo estudio, publicado esta semana en Proceedings de la Academia Nacional de Ciencias, detalla un modelo de computadora que utiliza imágenes médicas para reproducir los patrones de crecimiento del cáncer de próstata en la anatomía de la próstata de un paciente.

Este tipo de modelado matemático y la simulación de la enfermedad (también conocido como la medicina predictiva) puede conducir a un tratamiento personalizado y pronóstico más preciso de los resultados clínicos.

"Hay mucho margen para mejorar tanto en el diagnóstico como en el manejo del cáncer de próstata", dijo Michael Scott, coautor del estudio, profesor de ingeniería civil y ambiental de BYU. "Estamos usando el modelado por computadora para capturar el comportamiento del crecimiento del tumor de próstata, que esperamos lleve a procedimientos predictivos mínimamente invasivos que pueden ser usados ​​en la práctica clínica".

Los métodos actuales de diagnóstico incluyen procedimientos invasivos de biopsia que con demasiada frecuencia conducen a pacientes que reciben un tratamiento excesivo o un tratamiento insuficiente. La complicación es el hecho de que el cáncer de próstata puede permanecer sin diagnosticar porque las primeras etapas de la enfermedad no pueden producir síntomas hasta que un tumor es muy grande o ha invadido otros tejidos.

El nuevo sistema podría conducir a un diagnóstico más temprano ya pruebas menos invasivas. Es un desarrollo prometedor, dado que el cáncer de próstata es el segundo cáncer más común entre los hombres en todo el mundo, responsable de 308.000 muertes en 2012 y se estima que tomará 26.120 vidas en los Estados Unidos solo en 2016.

Scott y el profesor BYU Kevin Tew se unieron a colegas de la Universidad de Coruña, UT-Austin y Carnegie Mellon para el estudio. Las simulaciones de crecimiento tumoral personalizadas aprovecharon los recursos informáticos de alto rendimiento disponibles a través del Laboratorio de Supercomputación Fulton de BYU.

Scott dijo que la investigación está todavía en su infancia y una amplia validación y refinamiento del modelo debe ocurrir antes de que esté listo para la aplicación clínica. Dicho esto, "es probable que este tipo de modelos eventualmente se presenten en la práctica médica", agregó.

"Estamos entrando en una era en la que veremos la aparición de herramientas que aprovechan la computación para mejorar el diagnóstico de la enfermedad", dijo Scott. "Y no somos las únicas personas que trabajan en esta área - está creciendo rápidamente".


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